データコストの費用対効果を高めるための2つのアプローチとは？
データをビジネスにインパクトのある形で活用し、そこで生まれる成果を最大限享受するには、データに関わる運用コストを最適化することが必要だ。データコストの費用対効果を高めるための2つのアプローチを紹介する。
2024/12/05
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「エンタープライズAI」の検索結果一覧（26ページ目）
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AI／機械学習環境を構築するための最重要事項とは？
AI／ML／DLの活用によって、データからより多くのビジネス価値を引き出すためには、MLOpsの実践が重要となる。しかし多くの組織で「人材不足」「低品質なデータ」「インフラのサイロ化」などが、その阻害要因となってしまっている。
2024/12/02
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生成AIを迅速・安全に導入するための4つの要件とは？
生成AIの活用が加速度的に進む一方、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、有害性などの懸念もあり、導入・活用には慎重さが求められている。ここでは、生成AIを迅速かつ安全に導入するための方法を紹介する。
2024/12/02
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インフォグラフィックで学ぶ、生成系AIのビジネス価値を引き出す「5つの質問」
生成系AIは今やさまざまなビジネスの現場で採用され始め、そこからいかに価値を引き出していくかが問われる段階となっている。そのヒントを探るため、エグゼクティブが抱く生成系AIへの疑問トップ5とその回答を紹介する。
2024/12/02
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より身近になったAIがもたらすイノベーション、中堅・中小企業の成功事例4選
AIが利用しやすくなったことで、多くの中堅・中小企業が業務の核として導入を始めている。「カスタマ―エクスペリエンス改善」「イノベーション推進」「ビジネスオペレーション最適化」の3つの観点から、4社の成功事例を紹介する。
2024/12/02
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スタートアップ向け生成系AIガイド、効果を最大化する6つのユースケースとは
生成AIアプリケーションが発展し、多くのスタートップが導入を進めようとしている。しかし、導入に当たって壁に直面するスタートアップも多い。本資料では、課題を解消し、生成AIの効果を最大化するためのユースケースを解説する。
2024/12/02
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生成系AIをビジネスでどう使う？ スタートアップが抱く6つの疑問と真実
生成系AIへの期待が高まり、スタートアップの間でも活用が進む一方、ビジネスでの利用に向けては考慮すべき点も多いため、導入に踏み切れないケースもある。そこでよく聞かれる6つの疑問と、その回答を紹介する。
2024/12/02
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基礎から学ぶ「生成系AI」、より広くビジネスに組み込むための3つの鍵とは？
昨今、急速に利用が広がる生成系AIだが、ただ単に導入しただけでは期待した効果を得ることはできない。組織が生成系AIをより広くビジネスに組み込むための「3つの鍵」と、それらの実践を支援するソリューションを紹介する。
2024/12/02
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生成系AIでビジネスチャンスをつかむための秘訣、企業は何から取り組むべきか？
世界中の企業が、競合他社に先駆けて生成系AIの活用に取り組んでいるが、大きな成果を挙げるには課題も多い。ビジネスチャンスをつかむために企業は何から取り組めばよいのか、その秘訣を解説する。
2024/12/02
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機械学習のスケーラビリティ問題を解決するために、「5つの障壁」を理解する
機械学習によってビジネス上の大きな成果を達成している企業が存在する一方で、進捗の遅れや投資の見返りの少なさに不満を募らせる企業も少なくない。この差を埋めるには、原因となっている「5つの障壁」への理解を深める必要がある。
2024/12/02
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